Aus meiner Erfahrung mit KI-Projekten in verschiedenen Unternehmen lässt sich eine klare Erkenntnis ableiten: Agilität ist der Schlüssel zum Erfolg. Warum aber passen starre Prozesse und klassisches Projektmanagement so schlecht zur iterativen Natur der KI-Entwicklung?
Herausforderungen starrer Prozesse
Nicht-lineare Entwicklung: KI-Modelle entstehen durch viele Experimente, Tests und Anpassungsschritte. Die Entwicklung verläuft selten linear von A nach B. Neue Datenerkenntnisse erfordern Flexibilität.
Verschmelzung von Design und Implementierung: Die klassische Trennung von Design und Implementierung greift zu kurz. In der KI verschmelzen diese Phasen – theoretische Modelle müssen schnell in der Praxis getestet werden.
Teamstruktur: Die Zusammensetzung von Teams in der KI ist vielfältig und interdisziplinär. Starre Hierarchien hemmen den Wissensfluss und die Kreativität.
Mehrwert durch Agilität
Schnellere Modell-Iterationen: Durch agile Prozesse und Continuous Integration können neue Modellversionen täglich getestet werden.
Flexiblere Datenintegration: Agilität ermöglicht es, neue Datenquellen schneller zu integrieren und damit die Modellgenauigkeit zu erhöhen.
Schnellere Reaktion auf Technologie-Updates: Agile Teams können beispielsweise neue KI-Frameworks schneller integrieren und von neuen Funktionalitäten profitieren.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Agile Rituale verbessern die Kollaboration zwischen Data Scientists, Engineers und Fachexperten.
Kontinuierliche Verbesserung: Sprints und Retros ermöglichen die regelmäßige Überprüfung und Optimierung des Vorgehens und generieren schnelle Feedbackschleifen.
Effizientes Ressourcenmanagement: Agilität sorgt für eine flexible und bedarfsgerechte Ressourcenallokation im KI-Projekt.
Für KI-Initiativen bedeutet Agilität eine kontinuierliche daten- und kontextgetriebene Anpassung an neue Erkenntnisse statt starrer Pläne. Methoden wie Design Thinking, Pilotprojekte und interdisziplinäre Teams helfen dabei. Optimieren, verbessern, erweitern, voneinander lernen – das sind die Schlüsselbegriffe, die den Erfolg in der KI-Entwicklung ausmachen.